Sistem Deteksi Kecacatan Ban Dengan Convolutional Neural Network - Prayoga, Krisna; Magdalena, Rita; Sa'idah, Sofia (eProceedings of Engineering, 2023)
Abstrak-Produksi kendaraan setiap tahun semakin meningkat, Setiap tahunnya pabrik kendaraan memproduksi ribuan kendaraan untuk memenuhi kebutuhan pasar disetiap negara. Ban adalah komponen sangat penting dalam suatu kendaraan, ban yang tidak maksimal atau cacat sering kali menimbulkan kecelakaan mulai dari kecelakaan ringan hingga fatal, memilih ban yang baik sangat dibutuhkan agar ketika kendaraan sedang melaju tidak menimbulkan kecelakaan seperti pecah ban atau ban tergelincir. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan analisis kerja sistem dalam mengidentifikasi ban yang dalam kondisi bagus dengan ban dalam kondisi rusak atau cacat. Penelitian Tugas Akhir ini meneliti bagaimana cara memilih ban yang baik dengan mengklasifikasikan ban kedalam 2 kategori yaitu ban yang bagus dengan ban yang cacat menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan CNN lima layer dan menguji paramter yang akan digunakan kedalam sistem untuk mengetahui parameter yang terbaik agar menghasilkan akurasi yang tinggi. Di dalam penelitian ini bisa diketahui hal-hal yang mempengaruhi performansi sistem, akurasi terbaik yang diperoleh dari penelitian ini yaitu 88% dengan menggunakan 1.039 sampel citra serta menggunakan parameter size 224x224, Optimizer Adam, Learning Rate 0.0001, Epoch 80, dan Batch size 16.